Spätestens seit der Veröffentlichung des Chatbots ChatGPT von OpenAI im Jahr 2022 liegt der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) bei Unternehmen branchenübergreifend voll im Trend. Immer wieder kommen neue Technologien und Entwicklungen hinzu, die enormes Potenzial besitzen, das Leben und den Arbeitsalltag der Menschen grundlegend zu verändern. An Bedeutung gewinnt KI auch im Gesundheitswesen, gerade vor dem Hintergrund der wachsenden Menge an Patientendaten. In Bezug auf den Fachkräftemangel sorgt KI im Gesundheitswesen durch die Automatisierung von Aufgaben und Prozessen zum Beispiel für mehr Effizienz und eine Entlastung der Behandlungsteams. Außerdem kann KI die Qualität der medizinischen Versorgung steigern. Im Mittelpunkt steht dabei, die individuellen Bedürfnisse von Patienten gezielt zu erfüllen. Doch wie sehen aktuelle Beispiele von KI im Gesundheitswesen genau aus?
Diagnose und Therapie durch KI im Gesundheitswesen auf ein neues Niveau heben
In Gesundheitseinrichtungen dient KI zunehmend zur Entscheidungsunterstützung. Sie kann in kurzer Zeit eine große Menge von Patientendaten analysieren und auf komplexe Muster und Trends überprüfen. So kann KI beispielsweise den Gesundheitszustand von Patienten beurteilen und Krankheiten frühzeitiger erkennen. Die neuen Erkenntnisse versetzen Leistungserbringer in die Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen und die medizinische Versorgung zu personalisieren, was zu besseren Ergebnissen führt. In Zukunft spielen dabei auch Chatbots eine große Rolle. Behandlungsteams können jene in natürlicher Sprache zu Patienten befragen. Die generative KI hinter den Chatbots wertet daraufhin alle verfügbaren Patientendaten aus und liefert Antworten. Insgesamt bietet das eine hohe Benutzerfreundlichkeit und beschleunigt Recherchen.
Die Radiologie gehört zu den Disziplinen im Gesundheitswesen, die bereits seit einigen Jahren auf KI setzen. Hierbei analysiert die KI medizinische Bilder von Patienten und trägt damit zu genauen Diagnosen bei, da Radiologen einfacher Muster und Anomalien erkennen können. Zudem automatisiert sie die medizinische Dokumentation von Untersuchungen.
Künstliche Intelligenz kann im Gesundheitswesen auch datenbasiert einen Blick in die Zukunft werfen und wahrscheinliche Entwicklungen voraussagen, wie beispielsweise zur Wiederaufnahmewahrscheinlichkeit von Patienten. Nicht selten verlassen Patienten eine Gesundheitseinrichtung und erscheinen wenig später erneut mit Beschwerden. Durch die prädiktiven Analysen einer KI werden Leistungserbringer auf das Potenzial eines Rückfalls beziehungsweise einer Wiederaufnahme hingewiesen und können so proaktiv handeln. Indem Behandlungsteams die Therapien anpassen, beugen sie dabei der Wiederaufnahme von Patienten vor.
Weiteres Beispiel von KI im Gesundheitswesen: Kommunikation mit Patienten effizienter gestalten
Eine wirksame medizinische Versorgung beruht auch auf effektiver Kommunikation. Wer Patienten aktiv einbindet, macht den Behandlungserfolg wahrscheinlicher. Bei den Patienten wird ein besseres Verständnis für die Therapie geschaffen, was sich auf Aspekte wie Motivation und Zufriedenheit seitens der Patienten auswirken kann. Im Gesundheitswesen eröffnet künstliche Intelligenz den Behandlungsteams und Patienten neue Wege der Kommunikation.
Zum Beispiel finden Patienten durch virtuelle Assistenten und Chatbots auf viele medizinische Fragen einfach und schnell passende Antworten. Die KI dahinter kann auch Patientendaten heranziehen und so automatisch an die Einnahme verschriebener Medikamente erinnern. Beides verbessert die medizinische Versorgung und Patientenerfahrung enorm.
Leistungserbringer nutzen KI im Gesundheitswesen zudem dafür, die Nachrichten von Patienten zu filtern und akute Fälle direkt zu identifizieren. Sie können diese Fälle deshalb priorisieren und umgehend geeignete Maßnahmen ergreifen. Das stellt sicher, dass die Patienten stets schnell Hilfe erhalten.
Patientendaten zusammenführen und aufbereiten
Der Erfolg von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen hängt von der Datengrundlage der Leistungserbringer ab. Für die Analysen kommt es darauf an, zentral viele Patientendaten von hoher Qualität zu sammeln und verfügbar zu machen. Das erfordert eine moderne Interoperabilitätsplattform wie beispielweise HealthShare Unified Care Record von InterSystems, die Patientendaten aus vielen Quellen verknüpft, harmonisiert und normalisiert. Sie gewährleistet Interoperabilität zwischen allen internen und externen Systemen. Der dadurch verfügbare einheitliche Patientendatensatz kann dann als Fundament für den Einsatz von KI dienen.
Die Zukunft von KI im Gesundheitswesen ist vielversprechend. Regelmäßig gibt es weitere neue Anwendungsbeispiele, die Chancen bieten, die medizinische Versorgung zu revolutionieren. Leistungserbringer müssen für ihre digitale Transformation zeitnah die richtigen Strategien entwickeln und umsetzen.
